發(fā)布時(shí)間：2017-05-27 15:07

  本文關(guān)鍵詞：OTT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征提取方法及實(shí)現(xiàn)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)近年來(lái)的蓬勃發(fā)展,移動(dòng)終端應(yīng)用給人們的生活帶來(lái)了越來(lái)越多的便利。淘寶購(gòu)物、移動(dòng)終端話費(fèi)充值、互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)等逐漸影響著人們的生活習(xí)慣,其中OTT應(yīng)用對(duì)人們交流習(xí)慣的影響尤為明顯。OTT是指移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)和視頻服務(wù)業(yè)務(wù),典型OTT應(yīng)用包括米聊、微信和易信等。人們每天通過(guò)微信等移動(dòng)終端的APP進(jìn)行通信交流的現(xiàn)象越來(lái)越明顯,而微信語(yǔ)音功能的流行對(duì)運(yùn)營(yíng)商的話音業(yè)務(wù)產(chǎn)生了強(qiáng)大的沖擊,所以,實(shí)現(xiàn)對(duì)OTT業(yè)務(wù)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控是很重要的。作為獲取移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀況的重要手段之一——移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控一直是互聯(lián)網(wǎng)研究的熱點(diǎn),而OTT業(yè)務(wù)特征的提取在其中扮演著重要的角色。 本文主要研究了OTT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征的提取方法,提出了一種基于數(shù)據(jù)挖掘思想的新方案。論文首先介紹了OTT業(yè)務(wù)識(shí)別的關(guān)鍵技術(shù),闡述幾種重要的特征提取方法,說(shuō)明了OTT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)提取系統(tǒng)的分層設(shè)計(jì)和系統(tǒng)架構(gòu)。然后設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊并說(shuō)明其工作原理,對(duì)數(shù)據(jù)載荷的捕獲、轉(zhuǎn)換和加載作了詳細(xì)介紹；分析了兩大關(guān)鍵算法——PDA算法和SDA算法,并基于兩大算法構(gòu)建了特征分析模塊；建立了OTT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征提取的系統(tǒng)環(huán)境,以微信4.0為樣本進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),成功提取出數(shù)據(jù)特征,并對(duì)測(cè)試結(jié)果進(jìn)行了分析。最后提出了特征提取方法的不足之處及對(duì)后續(xù)開(kāi)發(fā)工作的建議。
【關(guān)鍵詞】：OTT 數(shù)據(jù)特征提取 數(shù)據(jù)挖掘 PDA算法 SDA算法
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.5;TP393.01
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-7
• 目錄7-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 研究背景與意義9-10
• 1.2 數(shù)據(jù)特征提取的國(guó)內(nèi)外研究與應(yīng)用現(xiàn)狀10-11
• 1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容及組織結(jié)構(gòu)11-12
• 第二章 OTT數(shù)據(jù)特征提取方法及系統(tǒng)架構(gòu)12-25
• 2.1 OTT數(shù)據(jù)流量識(shí)別方法12-15
• 2.1.1 基于五元組的業(yè)務(wù)流量檢測(cè)技術(shù)12
• 2.1.2 深度包檢測(cè)技術(shù)12-14
• 2.1.3 深度/動(dòng)態(tài)流檢測(cè)技術(shù)14-15
• 2.2 特征提取方法15-20
• 2.2.1 特征碼概述15-16
• 2.2.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法16-17
• 2.2.3 后綴樹(shù)算法17-20
• 2.2.4 基于數(shù)據(jù)挖掘的特征碼提取方法20
• 2.3 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)20-24
• 2.3.1 系統(tǒng)分層設(shè)計(jì)20-21
• 2.3.2 系統(tǒng)架構(gòu)21-23
• 2.3.3 系統(tǒng)架構(gòu)特點(diǎn)23-24
• 2.4 本章小結(jié)24-25
• 第三章 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模塊設(shè)計(jì)25-42
• 3.1 無(wú)線局域網(wǎng)監(jiān)控模塊25-26
• 3.2 ETL功能模塊26-37
• 3.2.1 ETL技術(shù)26-27
• 3.2.2 數(shù)據(jù)抽取功能設(shè)計(jì)27-31
• 3.2.3 載荷數(shù)據(jù)加載功能設(shè)計(jì)31-37
• 3.3 樣本數(shù)據(jù)庫(kù)模塊37-41
• 3.3.1 數(shù)據(jù)庫(kù)原理概述37
• 3.3.2 樣本數(shù)據(jù)庫(kù)表空間設(shè)計(jì)37-39
• 3.3.3 樣本數(shù)據(jù)庫(kù)的訪問(wèn)實(shí)現(xiàn)39-41
• 3.4 本章小結(jié)41-42
• 第四章 數(shù)據(jù)分析模塊設(shè)計(jì)42-55
• 4.1 數(shù)據(jù)包載荷分析42-43
• 4.2 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)43-46
• 4.2.1 數(shù)據(jù)挖掘概述43-44
• 4.2.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能44-46
• 4.3 基于數(shù)據(jù)挖掘的PDA和SDA特征提取算法46-52
• 4.3.1 數(shù)據(jù)特征提取原理分析46-47
• 4.3.2 PDA特征提取算法47-50
• 4.3.3 SDA特征提取算法50-52
• 4.4 結(jié)果輸出模塊設(shè)計(jì)52-54
• 4.5 本章小結(jié)54-55
• 第五章 特征提取系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試結(jié)果分析55-63
• 5.1 數(shù)據(jù)特征提取方法的實(shí)現(xiàn)55-57
• 5.2 系統(tǒng)環(huán)境57-58
• 5.2.1 系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境57-58
• 5.2.2 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境58
• 5.3 測(cè)試及測(cè)試結(jié)果分析58-62
• 5.3.1 測(cè)試過(guò)程58-60
• 5.3.2 測(cè)試結(jié)果分析60-62
• 5.4 本章小結(jié)62-63
• 第六章 總結(jié)與展望63-64
• 6.1 總結(jié)63
• 6.2 展望63-64
• 參考文獻(xiàn)64-67
• 附錄：縮寫詞說(shuō)明67-68
• 致謝68

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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  本文關(guān)鍵詞：OTT業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)特征提取方法及實(shí)現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：400330